Contextual Memory Tool

A Contextual Memory Tool permite que seu Agente armazene e recupere informações estruturadas entre conversas, permitindo que ele “se lembre” de interações passadas, preferências do usuário e dados relevantes. Isso transforma seu Agente de um simples assistente em um companheiro verdadeiramente contextual e personalizado.

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Contextual Memory em Squads

O acesso à memória depende do modo de gerenciamento do Squad:

• Modo hierárquico: apenas o Squad Manager usa a Contextual Memory.
• Modo horizontal: todos os Agentes do Squad podem usar a Contextual Memory.

Esse comportamento é definido pelo modo de gerenciamento selecionado. Configurar a tool não altera o acesso, o roteamento ou a persistência da memória.

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🔑 Principais capacidades

• Custom Properties: Você decide que tipo de informação deve ser armazenada (por exemplo, nomes, preferências, resumos de conversas, uso de tools).
• Dados tipados: Cada property pode ter um tipo (string, number, boolean), tornando a memória precisa e estruturada.
• Descrições em linguagem natural: Defina, em linguagem simples, o que o Agente deve armazenar, quando armazenar e em qual formato.
• Sinalização de sensível: Marque determinados dados como sensíveis para que eles não fiquem visíveis para os atendentes humanos caso um chat seja escalado.
• Recuperação entre sessões: Os dados armazenados podem ser recuperados em interações futuras, criando continuidade entre múltiplas conversas.

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🛠️ Como configurar

Ao criar uma Contextual Memory Tool, você pode:

1. Adicionar Properties
   • Novas tools incluem interacoes e chamadasDeTool por padrão.
   • chamadasDeTool é marcada como sensível por padrão.
   • Exemplo:
     • interactions (string) → Uma lista com os principais pontos da conversa.
     • toolCallHistory (string) → Uma lista com todas as tools chamadas e seus resultados.
     • people (string, sensível) → Nomes, funções ou preferências mencionadas pelo usuário.
2. Descrever cada property claramente
   • Exemplo:
     • “Uma lista de pessoas, seus nomes e/ou apelidos, funções profissionais, dados de contato e preferências.”
     • “Um resumo das últimas chamadas de tool e o que foi aprendido com elas.”
3. Escolher o tipo de dado
   • string para texto livre (por exemplo, anotações, nomes, feedback).
   • number para valores numéricos (por exemplo, idade, orçamento, pontuação).
   • boolean para dados verdadeiro/falso (por exemplo, assinatura ativa: true/false).
4. Marcar dados sensíveis (opcional)
   • Ative essa opção se a informação for privada e não deva ser compartilhada quando o chat for escalado para um humano.

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🌍 Exemplos de casos de uso

• Atendimento ao cliente: Lembrar detalhes da conta do usuário, problemas anteriores e preferências para evitar repetir as mesmas perguntas.
• Assistente de vendas: Armazenar faixas de orçamento, interesses em produtos e histórico de negociação para personalizar follow-ups.
• Agente de aprendizado: Acompanhar quais temas o usuário estudou, seu nível de habilidade e quais tools ele já usou com sucesso.
• Ferramentas internas: Armazenar o próprio histórico de uso do agente, tornando-o mais inteligente na forma como chama tools ao longo do tempo.

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📌 Boas práticas

• Seja específico nas descrições das properties para que o Agente saiba exatamente quando e como salvar a informação.
• Use nomes concisos para as properties (people, preferences, history) para facilitar a reutilização.
• Marque dados sensíveis sempre que envolverem informações pessoais ou confidenciais.
• Use a memória em conjunto com Tickets e Knowledge Base para garantir uma transferência para humanos tranquila e registros confiáveis a longo prazo.

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👉 Com a Contextual Memory, seus Agentes evoluem além de bots roteirizados, tornando-se adaptativos, contínuos e profundamente personalizados em cada interação.